基于最小二乘支持向量机集成的降水预报模型
罗芳琼1
吴建生1
金龙2
1.柳州师范高等专科学校数学与计算机科学系,广西柳州,5450042.广西壮族自治区气象减灾研究所,广西南宁,530022
摘要：准确的降水天气预报是一个十分重要的研究课题.以中国气象局的T213和日本的细网格数据资料为基础,首先利用粒子群——投影寻踪对众多气象物理因子降维,其次在低维子空间利用四种线性回归方法提取降水系统的线性特征,四种神经网络模型提取降水系统的非线性特征;最后利用最小二乘支持向量机对其集成,对广西6月的逐日降水量进行试验结果表明,该模型预报稳定性好,预报准确率较高,具有较好的业务应用前景.
关键词：投影寻踪粒子群算法线性回归神经网络最小二乘支持向量机
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：广西科技厅青年科学基金(0832092)广西教育厅面上项目(200807MS098)柳州师范高等专科学校科研项目(LSZ2009B005)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 577-584 )
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